我国上市公司跨行业并购绩效及影响因素的深度剖析

解构与重塑：我国上市公司跨行业并购绩效及影响因素的深度剖析一、引言1.1研究背景与意义在当今经济全球化和市场竞争日益激烈的背景下，企业为了实现可持续发展、提升竞争力，常常会采取各种战略举措，其中并购作为一种重要的资本运作方式，备受企业青睐。并购能够帮助企业实现资源整合、扩大市场份额、降低成本、提升协同效应等多重目标。而跨行业并购，作为并购的一种特殊形式，近年来在我国上市公司中愈发普遍。自2024年9月24日证监会发布《关于深化上市公司并购重组市场改革的意见》（简称“并购六条”），明确支持运作规范的上市公司围绕产业转型升级、寻求第二增长曲线等需求开展符合商业逻辑的跨行业并购以来，上市公司的跨行业并购活动显著增加。截至2025年3月15日，在披露重大资产收购的109家上市公司中，有28家进行了跨界并购，占比达26%。这些数据直观地反映出跨行业并购在我国资本市场中的活跃度正不断提升。从行业分布来看，实施跨行业并购的上市公司大多来自传统行业，如主营酒类销售的群兴玩具拟转型收购人工智能计算中心业务；主营水泥和燃料油销售的宁波富达拟进军光伏材料领域；从事裘皮业务的华斯股份计划转型数据行业等。这些传统行业企业面临着市场饱和、增长乏力等困境，试图通过跨行业并购进入新兴产业，寻求新的利润增长点和发展机遇。而被并购的标的公司则大部分属于半导体、人工智能、高端制造等科技类行业，这体现了传统产业向新兴科技产业转型升级的趋势。进一步分析这些跨行业并购案例，还能发现一些其他特征。例如，大部分上市公司运作规范，无一家为ST或*ST公司，且多数未受过证券监管部门行政处罚，这符合“并购六条”中对收购方上市公司“运作规范”的要求；不少并购属于上市公司实际控制人注入体外业务，这类并购在谈判效率和整合难度上具有一定优势；绝大部分标的公司处于盈利状态，这为并购后的协同发展提供了较好的基础。然而，跨行业并购并非一帆风顺，也存在一定的失败风险，已有5家跨界并购终止，4家尚未披露收购预案即终止，这表明跨行业并购过程中存在诸多挑战和不确定性。研究我国上市公司跨行业并购绩效及其影响因素具有重要的理论和现实意义。从理论层面来看，虽然国内外学者对企业并购进行了大量研究，但对于跨行业并购这一特定领域，尤其是结合我国当前市场环境和政策背景的研究仍有待完善。通过深入研究，可以丰富和完善企业并购理论，为后续相关研究提供新的视角和实证依据。从现实意义角度出发，对于企业而言，了解跨行业并购绩效及其影响因素，有助于企业在制定并购战略时更加科学合理，准确评估并购风险和收益，提高并购成功率，实现企业的战略目标。对于投资者来说，能够依据研究结果更准确地判断企业跨行业并购的价值，做出合理的投资决策。对于监管部门，研究结论可为制定和完善相关政策提供参考，促进资本市场的健康稳定发展，引导企业的并购行为更加规范和理性，推动产业结构优化升级。1.2研究目的与方法本研究旨在深入剖析我国上市公司跨行业并购绩效及其影响因素，为企业的并购决策提供科学依据，助力企业在跨行业并购过程中做出更明智的选择，提升并购成功率，实现可持续发展。具体而言，通过对相关数据的收集与分析，精准衡量上市公司跨行业并购的绩效表现，全面识别影响并购绩效的关键因素，并探究这些因素如何作用于并购绩效，进而为企业、投资者和监管部门提供有价值的参考建议。为实现上述研究目的，本研究将采用以下两种主要研究方法：事件研究法：该方法以有效市场假说为理论基础，通过分析特定事件（如跨行业并购公告）发生前后一段时间内，上市公司股票价格或收益率的变化，来评估并购事件对公司价值和市场反应的影响。在本研究中，将确定并购公告日为事件日，选取合适的事件窗口（如公告前[X]天至公告后[X]天）和估计窗口（如公告前[X]天至公告前[X]天），运用市场模型等方法估计正常收益率，进而计算异常收益率（AR）和累计异常收益率（CAR）。若AR和CAR显著为正，表明市场对并购持乐观态度，认为并购将为公司带来积极影响，反之则表明市场对并购持悲观态度。事件研究法能够直观地反映市场对跨行业并购的短期反应，为评估并购绩效提供了一个重要视角。多元回归分析法：该方法是一种常用的统计分析方法，用于研究多个自变量与一个因变量之间的线性关系。在本研究中，将以跨行业并购绩效（如累计异常收益率、财务指标变化等）作为因变量，选取一系列可能影响并购绩效的因素（如并购双方的财务状况、行业相关性、并购支付方式、市场环境等）作为自变量，构建多元回归模型。通过对模型的估计和检验，可以确定各个自变量对因变量的影响方向和程度，从而识别出影响跨行业并购绩效的关键因素。多元回归分析法能够综合考虑多个因素对并购绩效的影响，为深入探究并购绩效的影响机制提供了有力工具。这两种方法相互补充，事件研究法侧重于短期市场反应的分析，多元回归分析法侧重于长期影响因素的探究，共同为研究我国上市公司跨行业并购绩效及其影响因素提供全面、深入的研究视角和分析方法。1.3研究创新点研究视角独特：本研究聚焦于我国当前特定的市场环境和政策背景下，上市公司围绕产业转型升级、寻求第二增长曲线等需求开展的跨行业并购行为。与以往研究多从宏观层面或一般并购行为出发不同，本文深入剖析这一具有时代特色的跨行业并购现象，为理解我国企业在新经济形势下的战略选择提供了更具针对性的视角。数据时效性强：数据选取涵盖了2024年9月24日证监会发布《关于深化上市公司并购重组市场改革的意见》后，截至2025年3月15日期间的相关数据。这些最新数据能够更真实地反映政策调整后我国上市公司跨行业并购的实际情况，相比以往研究中使用的历史数据，能更及时、准确地揭示当前跨行业并购绩效及其影响因素的最新特征和变化趋势。研究方法综合创新：在研究方法上，将事件研究法和多元回归分析法有机结合。事件研究法能够快速捕捉市场对跨行业并购公告的短期反应，从市场预期和投资者信心角度评估并购绩效；多元回归分析法深入探究影响并购绩效的多种因素及其作用机制，从企业内部和外部环境等多维度揭示并购绩效的深层次影响因素。这种多方法的综合运用，弥补了单一方法的局限性，使研究结果更具全面性和可靠性。二、文献综述2.1上市公司跨行业并购的概念与理论基础跨行业并购，是指处于不同行业、彼此之间不存在直接竞争关系且在生产经营上也没有上下游关联关系的企业之间的并购行为。这种并购方式打破了企业原有的行业边界，使企业涉足全新的业务领域，与横向并购（同行业企业之间的并购）和纵向并购（产业链上下游企业之间的并购）共同构成了企业并购的主要类型。从理论基础来看，跨行业并购主要涉及以下几个重要理论：协同效应理论：该理论认为，企业通过跨行业并购，能够实现资源、能力和业务的整合，产生协同效应，从而使并购后企业的整体价值大于并购前各企业价值之和，即实现“1+1>2”的效果。协同效应主要体现在经营协同、管理协同和财务协同三个方面。经营协同：并购双方在生产、销售、采购等环节实现资源共享与互补，降低成本，提高生产效率和市场竞争力。以某家电企业并购一家智能家居技术公司为例，家电企业可以利用智能家居技术公司的先进技术，提升自身产品的智能化水平，拓展产品线，满足消费者对智能家居产品的需求；同时，智能家居技术公司也可以借助家电企业庞大的生产和销售渠道，将产品推向更广泛的市场，实现规模经济。管理协同：拥有先进管理经验和能力的企业并购管理水平相对较低的企业后，可以将自身的管理模式、组织架构、企业文化等移植到被并购企业，提高被并购企业的管理效率和运营水平。例如，一家具有高效项目管理体系的企业并购了一家项目管理较为混乱的企业，通过引入先进的项目管理方法和流程，优化组织架构，提升了被并购企业的项目执行能力和盈利能力。财务协同：通过并购，企业可以在资金筹集、资金运用、税收筹划等方面实现协同。例如，并购企业可以利用自身良好的信用评级和融资渠道，为被并购企业提供更优惠的融资条件，降低融资成本；或者通过合理的税收筹划，利用不同企业之间的税收差异，降低整体税负。多元化战略理论：企业实施跨行业并购是为了实现多元化战略，降低对单一行业的依赖，分散经营风险，寻求新的利润增长点。当企业在原有行业面临市场饱和、竞争激烈、增长乏力等困境时，通过跨行业并购进入其他具有发展潜力的行业，可以拓展业务领域，优化业务结构，提高企业的抗风险能力和可持续发展能力。以某传统制造业企业为例，由于行业竞争激烈，利润空间不断压缩，该企业通过跨行业并购进入新能源行业，不仅实现了业务的多元化，还抓住了新能源行业快速发展的机遇，为企业带来了新的利润来源，提升了企业的市场价值。市场势力理论：企业通过跨行业并购，可以扩大自身规模，增强在市场中的影响力和控制力，提高市场份额，从而获得更强的市场势力。市场势力的增强使企业在与供应商、客户谈判时拥有更大的话语权，能够获取更有利的交易条件，降低采购成本，提高销售价格，进而提升企业的盈利能力。例如，一家在某个细分市场具有一定优势的企业，通过跨行业并购进入相关联的其他市场，整合资源，形成综合性的企业集团，在整个产业链中占据更有利的位置，对上下游企业的议价能力增强，市场份额得到进一步提升。资源基础理论：该理论认为，企业是一系列独特资源和能力的集合体，企业的竞争优势来源于其拥有的有价值、稀缺、难以模仿和不可替代的资源与能力。跨行业并购为企业获取外部资源和能力提供了途径，企业可以通过并购拥有自身所缺乏的关键资源和核心能力的企业，实现资源的优化配置和能力的提升，从而增强自身的竞争优势。例如，一家缺乏核心技术的企业通过并购一家拥有先进技术的企业，获得了关键技术和研发团队，提升了自身的技术创新能力，在市场竞争中获得了更大的优势。2.2国内外研究现状国外对于企业并购的研究起步较早，相关理论和实证研究成果丰富。在跨行业并购绩效方面，学者们运用多种方法进行研究。早期的研究多采用事件研究法，以并购公告日为中心，考察短时间内股价的波动来衡量并购绩效。如Jensen和Ruback（1983）通过对大量并购事件的研究发现，在并购公告前后，目标公司股东通常能获得显著为正的超额收益，但收购公司股东的收益并不显著。随着研究的深入，学者们开始关注并购后的长期绩效，采用财务指标分析法对并购前后企业的盈利能力、偿债能力、营运能力等进行对比分析。Healy、Palepu和Ruback（1992）以1979-1984年间美国发生的50起最大的并购交易为样本，研究发现并购后企业的资产回报率有所提高，表明并购在一定程度上提升了企业的经营绩效。关于跨行业并购绩效的影响因素，国外学者从多个角度进行了探讨。在并购双方特征方面，研究发现并购企业的规模、财务状况、管理能力等对并购绩效有重要影响。规模较大的并购企业在资源整合和协同效应实现方面可能更具优势，但也可能面临管理成本上升等问题。目标企业的行业吸引力、资产质量、企业文化等也是影响并购绩效的关键因素。如果目标企业所处行业具有良好的发展前景和较高的市场增长率，将为并购后的企业带来更多的发展机遇。在并购交易特征方面，并购支付方式是一个重要因素。现金支付方式能够快速完成交易，但可能会给并购企业带来较大的资金压力；股票支付方式则可以减轻资金压力，但可能会稀释原有股东的股权。Andrade、Mitchell和Stafford（2001）通过对大量并购案例的分析发现，采用现金支付方式的并购交易，在短期内市场反应更为积极，但长期绩效并不优于股票支付方式的并购交易。并购溢价也是影响并购绩效的重要因素，过高的并购溢价可能会导致并购后企业的财务负担加重，影响企业的盈利能力和市场价值。国内学者对上市公司跨行业并购的研究相对较晚，但近年来随着我国企业并购活动的日益频繁，相关研究也逐渐增多。在跨行业并购绩效的研究方法上，国内学者同样借鉴了国外的事件研究法和财务指标分析法，并结合我国资本市场的特点进行了改进和创新。如李善民和陈玉罡（2002）采用事件研究法，对1999-2000年间我国上市公司的并购事件进行研究，发现并购事件在短期内能给目标公司股东带来显著的财富效应，但对收购公司股东的财富效应不明显。朱宝宪和王怡凯（2002）运用财务指标分析法，对1998年发生并购的上市公司进行研究，发现并购后企业的经营绩效在短期内有所提升，但长期来看，部分企业的绩效出现下滑。在跨行业并购绩效的影响因素方面，国内学者从宏观、中观和微观多个层面进行了研究。宏观层面，经济周期、政策法规等因素对跨行业并购绩效有重要影响。在经济繁荣时期，企业的并购活动更为活跃，并购绩效也相对较好；而政策法规的调整，如税收政策、产业政策等，会直接影响企业的并购成本和收益。中观层面，行业相关性、行业发展阶段等因素影响着并购绩效。一般来说，行业相关性较低的跨行业并购，面临的整合难度较大，并购绩效的不确定性也更高。微观层面，除了并购双方特征和并购交易特征外，企业的治理结构、管理层动机等因素也会对并购绩效产生影响。良好的公司治理结构能够有效监督和激励管理层，减少代理问题，提高并购决策的科学性和并购绩效。而管理层出于自身利益考虑，可能会进行一些不合理的跨行业并购，导致并购绩效不佳。综合国内外研究现状，虽然学者们在跨行业并购绩效及其影响因素方面取得了丰硕的研究成果，但仍存在一些不足之处。一方面，研究结论存在一定的分歧，不同学者采用不同的研究方法和样本数据，得出的结论不尽相同，这使得企业在进行跨行业并购决策时难以获得明确的指导。另一方面，现有研究多侧重于对并购绩效的事后分析，而对并购前的战略规划和并购过程中的风险控制关注较少。此外，随着我国资本市场的不断发展和政策环境的变化，结合我国当前市场环境和政策背景的跨行业并购研究还需进一步加强，以更好地指导我国上市公司的跨行业并购实践。2.3文献评述综上所述，国内外学者针对上市公司跨行业并购绩效及其影响因素已开展了丰富的研究，在理论探索与实证分析层面均取得了显著成果。这些研究为后续深入探讨跨行业并购提供了坚实的理论基础与研究思路。然而，现有研究仍存在一定的局限性，有待进一步完善与拓展。在研究方法上，事件研究法和财务指标分析法虽被广泛运用，但均存在各自的缺陷。事件研究法依赖于有效市场假说，而现实市场往往并非完全有效，股价波动易受多种因素干扰，可能无法准确反映并购的真实绩效。财务指标分析法虽然能从企业经营层面评估并购绩效，但存在财务数据易被操纵、指标选取主观性较强等问题，且难以全面衡量并购带来的无形效益，如品牌价值提升、技术创新能力增强等。此外，单一研究方法难以全面剖析跨行业并购这一复杂经济行为，综合运用多种研究方法进行交叉验证的研究相对较少。研究视角方面，现有文献大多聚焦于并购绩效的事后评估，对并购前的战略规划和并购过程中的风险控制关注不足。并购决策是一个复杂的过程，并购前对目标行业和企业的选择、战略协同性的评估等因素对并购绩效起着至关重要的作用。而在并购过程中，如何有效控制整合风险、文化冲突风险等，也是影响并购成败的关键。然而，现有研究在这些方面的探讨相对薄弱，缺乏系统性的研究框架。在研究内容上，虽然对并购绩效的影响因素已从多个维度进行了分析，但仍有一些重要因素未得到充分关注。随着经济环境的快速变化和信息技术的飞速发展，市场竞争格局、科技创新能力、宏观政策动态等因素对跨行业并购绩效的影响日益显著。例如，在当前数字化转型的大背景下，并购双方的数字化能力和数据资源整合能力对并购绩效的影响不容忽视，但相关研究相对匮乏。此外，不同行业、不同规模企业的跨行业并购具有独特的特点和规律，现有研究在这方面的针对性和差异化分析还不够深入。结合我国当前市场环境和政策背景的跨行业并购研究有待加强。我国资本市场具有独特的制度背景和发展阶段，政策法规对企业并购行为有着重要影响。特别是2024年9月24日证监会发布《关于深化上市公司并购重组市场改革的意见》后，我国上市公司跨行业并购呈现出一些新的特征和趋势。然而，现有研究对这一政策背景下的跨行业并购研究还不够及时和深入，难以满足企业实践和政策制定的需求。基于以上不足，本文将在以下方面进行改进和拓展：采用多种研究方法相结合，如在事件研究法和财务指标分析法的基础上，引入案例分析法、问卷调查法等，从多个角度全面评估跨行业并购绩效。加强对并购前战略规划和并购过程中风险控制的研究，构建全流程的研究框架，为企业提供更具操作性的指导建议。进一步丰富研究内容，深入探讨市场竞争格局、科技创新能力、宏观政策动态等因素对跨行业并购绩效的影响，以及不同行业、不同规模企业跨行业并购的差异化特征。紧密结合我国当前市场环境和政策背景，选取最新的数据进行实证分析，及时揭示政策调整后我国上市公司跨行业并购绩效及其影响因素的变化规律。三、我国上市公司跨行业并购现状分析3.1并购规模与趋势近年来，我国上市公司跨行业并购活动呈现出复杂的发展态势，在政策引导与市场环境变化的双重作用下，并购规模和趋势不断演变。自2024年9月24日证监会发布“并购六条”后，跨行业并购在政策支持下迎来新的发展契机。从并购规模来看，虽然整体并购市场交易金额在2024年有所下滑，根据东方财富Choice数据统计，截至2024年11月底，并购市场交易金额约为2.22万亿元，较2023年的3.11万亿元下降约28.6%，且为近10年交易金额的最低值。但跨行业并购部分领域却呈现出活跃迹象。在披露重大资产收购的上市公司中，跨行业并购占比逐步提高。截至2025年3月15日，在披露重大资产收购的109家上市公司中，有28家进行了跨界并购，占比达26%。这一数据直观地反映出跨行业并购在我国资本市场中的活跃度正不断提升。从趋势上分析，跨行业并购的热度在政策出台后明显上升。2024年11月，在政策刺激下，A股并购市场出现“小高潮”，有44家上市公司发布并购重组相关公告，而上年同期仅有7家公司发布相关公告。其中，跨行业并购的案例数量和涉及金额也同步增长。以半导体、人工智能、高端制造等新兴科技行业为代表的跨行业并购成为市场热点。传统行业企业如主营酒类销售的群兴玩具拟转型收购人工智能计算中心业务；主营水泥和燃料油销售的宁波富达拟进军光伏材料领域等，这些案例表明传统产业向新兴科技产业转型升级的跨行业并购趋势日益显著。从长期趋势来看，随着我国经济结构调整和产业升级的持续推进，跨行业并购有望成为企业实现战略转型和突破的重要手段。一方面，传统行业面临市场饱和、竞争加剧等问题，急需通过跨行业并购进入新兴领域，寻找新的利润增长点；另一方面，新兴科技行业的快速发展为跨行业并购提供了丰富的标的和广阔的空间。预计未来跨行业并购将在规模和数量上保持增长态势，同时并购的质量和效率也将成为市场关注的重点，企业将更加注重并购后的整合与协同效应的实现，以提升跨行业并购的成功率和绩效。3.2并购行业分布从行业分布来看，我国上市公司跨行业并购呈现出鲜明的特征。在众多实施跨行业并购的上市公司中，传统行业企业占据了较大比例。这些传统行业涵盖了酒类销售、水泥建材、燃料油贸易、裘皮制造、百货零售等多个领域，它们普遍面临着市场饱和、增长乏力、竞争激烈等困境。以群兴玩具为例，其主营酒类销售业务，在传统酒类市场竞争白热化的背景下，市场份额难以进一步扩大，业绩增长遭遇瓶颈。宁波富达从事水泥和燃料油销售，随着环保政策趋严和市场需求结构的变化，行业发展面临诸多挑战，企业急需寻求新的发展路径。这些传统行业企业纷纷将目光投向新兴产业，试图通过跨行业并购实现转型升级和战略突破。半导体、人工智能、高端制造、新能源等科技类行业成为被并购的热门标的领域。群兴玩具拟转型收购人工智能计算中心业务，期望借助人工智能领域的快速发展和巨大潜力，开拓新的业务增长点，实现企业的战略转型。宁波富达拟进军光伏材料领域，光伏产业作为新能源领域的重要组成部分，具有广阔的市场前景和发展空间，收购相关资产有助于宁波富达抓住新能源产业发展的机遇，优化业务结构，提升企业的市场竞争力。传统行业企业向新兴科技产业跨行业并购的趋势背后，有着多重驱动因素。从市场需求角度来看，随着科技的飞速发展和消费者需求的不断升级，新兴科技产品和服务的市场需求日益旺盛。人工智能、半导体等领域的技术创新和应用拓展，为企业带来了新的市场机遇和发展空间。传统行业企业通过跨行业并购进入这些领域，能够快速满足市场对新兴科技产品和服务的需求，提升企业的市场份额和盈利能力。从政策导向方面分析，国家对新兴科技产业给予了大力支持，出台了一系列鼓励政策和产业规划，为新兴科技产业的发展营造了良好的政策环境。如对半导体产业的研发投入补贴、税收优惠等政策，吸引了传统行业企业积极参与新兴科技产业的发展，通过跨行业并购实现资源的优化配置和产业升级。这种行业分布特征也反映出我国经济结构调整和产业升级的大趋势。传统行业企业通过跨行业并购向新兴科技产业转型，有助于推动我国产业结构的优化升级，提高经济发展的质量和效益。新兴科技产业的快速发展也为传统行业企业提供了技术创新和业务拓展的机会，促进了传统行业与新兴科技产业的融合发展。然而，跨行业并购也面临着诸多挑战，如行业差异导致的整合难度加大、技术和市场风险增加等，传统行业企业在实施跨行业并购时需要充分评估风险，做好并购后的整合工作，以提高跨行业并购的成功率和绩效。3.3并购方式与支付手段在我国上市公司跨行业并购活动中，并购方式和支付手段呈现出多样化的特点，不同的并购方式和支付手段各有优劣，对并购绩效也会产生不同的影响。常见的并购方式主要包括股权收购、资产收购和合资合作等。股权收购是指收购方通过购买目标公司的股权，从而获得对目标公司的控制权。这种方式的优点在于操作相对简便，能够直接获取目标公司的经营权和资源，快速实现对目标公司的整合。群兴玩具拟转型收购人工智能计算中心业务，通过股权收购的方式，能够直接掌控人工智能计算中心的运营，将其业务纳入自身的战略布局中。然而，股权收购也存在一些风险，如可能面临目标公司原股东的抵制，收购后可能需要承担目标公司的潜在债务和法律纠纷等。资产收购则是收购方购买目标公司的实物资产和业务，常用于大型企业并购。这种方式的优势在于可以有针对性地选择目标公司的优质资产，避免承担目标公司的不良资产和潜在债务风险。但资产收购的程序相对复杂，涉及资产的评估、过户等环节，交易成本较高。例如，某上市公司在进行跨行业并购时，选择资产收购方式，只收购了目标公司的核心生产设备和相关技术专利，能够快速获取目标公司的关键资源，提升自身的技术实力和生产能力。合资合作是指收购方与目标公司共同出资设立新公司，分享市场份额和资源。这种方式能够充分发挥双方的优势，实现资源共享和优势互补，降低并购风险。某传统制造业企业与一家新兴科技企业通过合资合作的方式，共同开展新产品的研发和市场拓展，利用传统制造业企业的生产制造能力和新兴科技企业的技术创新能力，实现了协同发展。不过，合资合作也可能面临合作双方在经营理念、利益分配等方面的分歧，需要建立有效的沟通协调机制。在支付手段方面，主要有现金支付、股票支付、综合证券支付和杠杆收购等。现金支付是一种最为直接、简单、迅速的支付方式。对于目标公司的股东而言，能够立即获得现金收益，不必承担任何证券风险。但现金支付要求收购方确实有足够的现金头寸和筹资能力，交易规模也受到获现能力的制约。如果收购方大量动用现金进行并购，可能会导致自身资金流动性紧张，影响企业的正常运营。股票支付是指收购公司将目标公司的股票按一定比例换成本公司股票，目标公司被终止，或成为收购公司的子公司。这种支付方式的优点是收购方不需要支付大量现金，因而不会使公司的营运资金遭到挤占；收购交易完成后，目标公司纳入兼并公司，但兼并公司的股东仍保留其所有者权益，能够分享并购公司所实现的价值增值；目标公司的股东可以推迟收益实现时间，享受税收优惠。然而，股票支付也存在一些缺点，如对兼并方而言，新增发的股票改变了其原有的股权结构，导致股东权益被稀释，甚至可能使原先的股东丧失对公司的控制权；股票发行要受到证监会的监督和交易所上市规则的限制，发行手续繁琐、迟缓，使竞争对手有时间组织竞购，也使不愿意被并购的目标公司有时间部署反并购措施；换股并购经常会招来风险套利者，套利群体造成的卖压以及每股收益被稀释的预期会招致收购方股价的下滑。综合证券支付是指在收购方的支付方式中，不仅有现金、股票，还有认股权证、可转换债券和公司债券等多种支付形式。采用综合证券并购支付方式，可以将多种支付工具组合在一起使用，不仅可以避免支付更多的现金而造成的财务结构恶化，还可以有效防止收购方原有股权稀释而造成的控制权的转移。但这种支付方式相对复杂，需要对各种支付工具进行合理搭配和设计，以满足并购双方的需求。杠杆收购是指收购者用少量自有资金为基础，通过从金融机构筹集大量的资金进行收购，并且用收购后公司的收入支付因收购而产生的高比例负债。这种方式对自身资产要求低，能使“小鱼吃大鱼”的并购重组成为可能，收购方可以利用财务杠杆提高收益。然而，杠杆收购也伴随着较高的风险，如果收购后公司的经营状况不佳，无法按时偿还债务，可能会面临严重的财务危机。从实际应用情况来看，不同的并购方式和支付手段在我国上市公司跨行业并购中都有广泛应用。在一些对资金流动性要求较高、交易规模相对较小的跨行业并购中，现金支付方式较为常见；而在一些大规模的跨行业并购中，为了减轻资金压力和实现股权结构的优化，股票支付或综合证券支付方式更为常用。对于一些具有较强融资能力和风险承受能力的企业，杠杆收购也成为其实现跨行业并购的一种选择。并购方式和支付手段的选择往往受到并购双方的财务状况、战略目标、市场环境等多种因素的综合影响，企业需要根据自身的实际情况，权衡利弊，做出合理的决策。四、研究设计4.1样本选取与数据来源为了深入研究我国上市公司跨行业并购绩效及其影响因素，确保研究结果的准确性和可靠性，本研究对样本选取和数据来源进行了严格把控。在样本选取方面，以2024年9月24日证监会发布《关于深化上市公司并购重组市场改革的意见》后，截至2025年3月15日期间发生跨行业并购的上市公司作为初始研究样本。在此基础上，依据以下标准进行筛选：剔除金融行业上市公司。金融行业具有独特的行业特性和监管要求，其财务指标和运营模式与其他行业存在显著差异，为避免对研究结果产生干扰，故予以剔除。金融行业的资本结构、风险管控、盈利模式等方面都与非金融行业有着本质区别，例如金融行业的资产主要以金融资产为主，其价值波动受市场利率、汇率等因素影响较大，而一般制造业企业的资产主要是固定资产和存货等，两者的财务指标计算和分析方法不同。如果将金融行业上市公司纳入样本，可能会使研究结果出现偏差，无法准确反映非金融行业上市公司跨行业并购的绩效及其影响因素。剔除ST、*ST类上市公司。这类公司通常财务状况不佳，存在持续经营风险，其并购行为可能更多是为了改善财务困境或避免退市，与正常经营公司的并购动机和行为存在差异，会对研究结果产生误导。ST、*ST类上市公司往往面临着亏损、债务违约等问题，其在并购过程中的决策和实施可能会受到这些困境的制约，无法按照正常的市场逻辑和战略规划进行。而且这类公司的股价波动和财务数据可能会受到特殊因素的影响，不具有代表性，难以准确反映跨行业并购的真实绩效和影响因素。剔除数据缺失或异常的样本。数据的完整性和准确性是保证研究质量的基础，对于并购相关数据（如并购金额、支付方式等）或公司财务数据缺失，以及存在异常波动（如财务指标异常偏离行业均值）的样本，无法进行准确分析，予以剔除。数据缺失会导致无法计算相关变量，影响研究模型的构建和分析结果的准确性；而异常数据可能是由于会计差错、特殊事件等原因导致，会对研究结果产生干扰，使研究结论出现偏差。经过上述筛选，最终得到[X]个有效样本，这些样本能够较好地代表我国上市公司在当前政策背景下的跨行业并购情况，具有较强的代表性和研究价值。在数据来源方面，主要涵盖以下几个渠道：东方财富Choice金融终端：这是一个专业的金融数据服务平台，提供了丰富的上市公司信息，包括公司基本资料、财务报表、并购重组公告等。通过该终端，能够获取样本公司的各项财务指标数据，如营业收入、净利润、资产负债率等，以及并购交易的详细信息，如并购公告日、并购标的、并购方式、支付手段等。东方财富Choice金融终端的数据具有全面性、及时性和准确性的特点，其数据来源广泛，涵盖了证券交易所、上市公司公告、权威金融数据库等多个渠道，经过专业的数据处理和审核，能够为研究提供可靠的数据支持。巨潮资讯网：作为中国证券监督管理委员会指定的上市公司信息披露网站，巨潮资讯网发布了上市公司的各类公告，是获取上市公司并购相关信息的重要来源。在研究过程中，通过查阅巨潮资讯网上的并购重组公告，能够获取到关于并购交易的具体细节，如交易背景、交易目的、交易对方情况、交易定价依据等，这些信息对于深入分析跨行业并购行为及其影响因素具有重要价值。巨潮资讯网的公告信息具有权威性和规范性，所有上市公司的公告都需要经过严格的审核和披露程序，确保了信息的真实性和可靠性。国家统计局官方网站：该网站提供了宏观经济数据和各行业的统计数据，如国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率、行业增加值等。这些宏观经济数据和行业数据对于研究宏观经济环境和行业发展趋势对跨行业并购绩效的影响具有重要意义。国家统计局官方网站的数据来源可靠，统计方法科学，经过严格的统计调查和数据审核程序，能够准确反映我国宏观经济和各行业的发展状况。Wind数据库：Wind数据库是金融行业常用的专业数据库，提供了广泛的金融市场数据和公司财务数据。在研究中，借助Wind数据库获取样本公司的股票价格数据，用于计算事件研究法中的异常收益率和累计异常收益率，以评估市场对跨行业并购事件的短期反应。Wind数据库的数据具有及时性和准确性，能够实时更新股票价格数据，并且对数据进行了严格的质量控制，保证了数据的可靠性。通过多渠道收集数据，并对数据进行交叉验证和清洗，有效确保了数据的可靠性和完整性，为后续的实证分析奠定了坚实基础。在数据收集过程中，对不同渠道获取的数据进行比对和核实，对于存在差异的数据，进一步查阅相关资料进行确认，以保证数据的一致性和准确性。对数据进行清洗，去除重复数据、无效数据和错误数据，提高数据质量，为研究提供可靠的数据支持。4.2变量定义与衡量为了准确地对我国上市公司跨行业并购绩效及其影响因素进行实证分析，本研究对相关变量进行了明确的定义与衡量，具体如下：被解释变量：并购绩效是本研究重点关注的被解释变量，从短期和长期两个维度进行衡量。短期并购绩效：采用事件研究法，以累计异常收益率（CAR）来衡量。累计异常收益率能够反映市场对并购事件的短期反应，体现投资者对并购后企业价值变化的预期。在确定并购公告日为事件日（设为第0天）后，选取事件窗口为公告前[X]天至公告后[X]天，估计窗口为公告前[X]天至公告前[X]天。运用市场模型估计正常收益率，公式为：R_{it}=\alpha_{i}+\beta_{i}R_{mt}+\varepsilon_{it}，其中R_{it}为第i家公司在第t天的实际收益率，R_{mt}为市场组合在第t天的收益率，\alpha_{i}和\beta_{i}为回归系数，\varepsilon_{it}为随机误差项。通过实际收益率减去正常收益率得到异常收益率AR_{it}，即AR_{it}=R_{it}-(\alpha_{i}+\beta_{i}R_{mt})。将事件窗口内的异常收益率进行累加，得到累计异常收益率CAR_{i}=\sum_{t=-n}^{n}AR_{it}。若CAR显著为正，表明市场对并购事件持乐观态度，认为并购将提升企业价值；反之，若CAR显著为负，则表明市场对并购事件持悲观态度。长期并购绩效：运用财务指标分析法，选取多个关键财务指标构建综合得分来衡量。具体指标包括净资产收益率（ROE）、总资产收益率（ROA）、主营业务利润率（OPM）、资产负债率（Lev）和营业收入增长率（Growth）。净资产收益率反映股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率，计算公式为：ROE=\frac{净利润}{平均净资产}×100\%。总资产收益率衡量企业运用全部资产获取利润的能力，计算公式为：ROA=\frac{净利润}{平均总资产}×100\%。主营业务利润率体现公司主营业务的盈利能力，计算公式为：OPM=\frac{主营业务利润}{主营业务收入}×100\%。资产负债率用于评估企业的偿债能力，计算公式为：Lev=\frac{负债总额}{资产总额}×100\%。营业收入增长率反映企业营业收入的增长情况，体现企业的成长能力，计算公式为：Growth=\frac{本期营业收入-上期营业收入}{上期营业收入}×100\%。为消除各指标量纲和数量级的差异，首先对这些财务指标进行标准化处理。然后，采用因子分析法提取公因子，通过旋转计算每个因子的得分，最后以每个因子的方差贡献率为权重与该因子的得分相乘并求和，得到综合得分函数值，以此作为长期并购绩效的衡量指标。综合得分越高，表明企业的长期并购绩效越好。解释变量：选取可能影响并购绩效的多个因素作为解释变量。企业规模（Size）：以并购前一年上市公司的总资产的自然对数来衡量，即Size=\ln(总资产)。企业规模反映了企业的资源拥有量和市场影响力，较大规模的企业在跨行业并购中可能拥有更丰富的资源和更强的整合能力，但也可能面临更高的管理成本和整合难度。例如，大型企业在并购后能够利用自身的品牌优势和销售渠道，帮助被并购企业拓展市场，实现协同效应；然而，企业规模过大也可能导致组织架构复杂，决策效率低下，影响并购后的整合效果。财务杠杆（Lev）：采用并购前一年上市公司的资产负债率衡量，即Lev=\frac{负债总额}{资产总额}×100\%。财务杠杆反映企业的负债水平和偿债能力，较高的资产负债率意味着企业面临较大的财务风险，但也可能表明企业具有较强的债务融资能力和扩张意愿。在跨行业并购中，财务杠杆过高可能使企业在并购后承担沉重的债务负担，影响企业的财务稳定性和并购绩效；而适度的财务杠杆则可以利用债务的税盾效应，降低企业的资本成本，提高并购绩效。盈利能力（ROA）：用并购前一年上市公司的总资产收益率表示，即ROA=\frac{净利润}{平均总资产}×100\%。盈利能力体现企业运用资产获取利润的能力，盈利能力较强的企业在跨行业并购中可能更有能力承担并购成本，整合资源，实现协同效应。例如，盈利能力强的企业可以为并购后的业务整合提供充足的资金支持，用于技术研发、市场拓展等，从而提升并购绩效；相反，盈利能力较弱的企业可能在并购后因资金短缺而无法有效整合资源，导致并购绩效不佳。成长能力（Growth）：通过并购前一年上市公司的营业收入增长率衡量，即Growth=\frac{本期营业收入-上期营业收入}{上期营业收入}×100\%。成长能力反映企业的发展潜力和增长速度，具有较高成长能力的企业在跨行业并购中可能更容易适应新的市场环境，实现业务的快速拓展和协同发展。例如，成长能力强的企业通常具有较强的创新能力和市场开拓能力，在进入新行业后能够迅速抓住市场机遇，推出符合市场需求的产品或服务，提升企业的市场份额和盈利能力，进而提高并购绩效。行业相关性（Relate）：若并购双方所处行业的行业代码前两位相同，则判定为行业相关，取值为1；否则为不相关，取值为0。行业相关性反映了并购双方在业务、技术、市场等方面的相似程度，行业相关性较高的跨行业并购可能在资源整合、协同效应实现等方面具有优势，而行业相关性较低的跨行业并购则可能面临更大的整合难度和风险。例如，一家家电企业并购一家智能家居技术公司，由于两者在产品应用场景、客户群体等方面具有一定的相关性，并购后更容易实现资源共享和协同发展，提升并购绩效；而一家传统制造业企业并购一家互联网金融企业，由于行业差异较大，在业务模式、运营管理、风险控制等方面存在巨大差异，并购后的整合难度较大，并购绩效的不确定性也更高。并购支付方式（Pay）：若采用现金支付方式，取值为1；若采用股票支付或其他非现金支付方式，取值为0。并购支付方式会影响并购双方的财务状况和股东权益，现金支付方式能够快速完成交易，但可能会给并购企业带来较大的资金压力，影响企业的财务流动性和后续发展能力；股票支付方式则可以减轻资金压力，但可能会稀释原有股东的股权，影响股东对企业的控制权。例如，当企业采用现金支付进行跨行业并购时，如果资金储备不足，可能需要大量借贷，导致债务成本上升，财务风险增加，进而影响并购绩效；而采用股票支付方式时，若发行股票数量过多，可能会导致股价下跌，股东权益受损，也会对并购绩效产生负面影响。并购溢价（Premium）：以（并购交易价格-目标公司净资产）/目标公司净资产来衡量。并购溢价反映了并购企业为获取目标公司控制权而支付的高于目标公司净资产价值的部分，过高的并购溢价可能表明并购企业对目标公司的价值评估过高，或者在并购谈判中处于不利地位，这可能会导致并购后企业的财务负担加重，影响企业的盈利能力和市场价值。例如，若并购企业支付了过高的并购溢价，可能会在并购后需要较长时间来消化这部分溢价成本，影响企业的资金周转和投资决策，进而降低并购绩效。控制变量：为了控制其他可能影响并购绩效的因素，选取以下变量作为控制变量。宏观经济环境（GDP）：采用并购当年的国内生产总值（GDP）增长率来衡量宏观经济环境。宏观经济环境对企业的并购活动和绩效有着重要影响，在经济繁荣时期，企业的并购活动更为活跃，市场需求旺盛，企业更容易实现协同效应，提升并购绩效；而在经济衰退时期，市场需求萎缩，企业面临较大的经营压力，并购绩效可能受到不利影响。例如，在经济增长较快的时期，消费者的购买力增强，企业通过跨行业并购进入新的市场后，更容易推广产品或服务，实现销售额和利润的增长，从而提高并购绩效；相反，在经济衰退时期，消费者消费意愿下降，企业的市场拓展难度加大，即使完成跨行业并购，也可能难以实现预期的经济效益，导致并购绩效不佳。股权集中度（Top1）：用并购前一年上市公司第一大股东持股比例来衡量。股权集中度反映了公司的股权结构和控制权分布情况，较高的股权集中度可能使大股东对公司的决策具有更强的影响力，在跨行业并购决策中，大股东的决策可能更倾向于自身利益，而忽视中小股东的利益，从而影响并购绩效；较低的股权集中度则可能导致公司决策效率低下，在并购过程中难以迅速做出决策，错失并购时机。例如，当第一大股东持股比例较高时，大股东可能为了实现自身的战略目标而进行跨行业并购，但如果并购决策缺乏充分的论证和中小股东的监督，可能会导致并购失败，损害公司和股东的利益；而当股权过于分散时，股东之间可能存在利益分歧，在并购决策过程中难以达成一致意见，影响并购的推进和实施。董事会规模（Board）：以并购前一年上市公司董事会成员人数的自然对数来衡量，即Board=\ln(董事会成员人数)。董事会规模会影响公司的决策效率和监督能力，适当规模的董事会能够充分发挥成员的专业知识和经验，做出科学合理的并购决策，并对并购后的整合过程进行有效监督；而规模过大或过小的董事会可能会导致决策效率低下或监督不力，影响并购绩效。例如，董事会规模过大，可能会导致成员之间沟通协调困难，决策过程冗长，错过最佳的并购时机；董事会规模过小，则可能会因缺乏足够的专业知识和经验，无法对并购项目进行全面的评估和决策，增加并购风险。本研究通过对以上变量的明确定义与衡量，构建了较为完善的变量体系，为后续的实证分析奠定了坚实基础，能够更准确地探究我国上市公司跨行业并购绩效及其影响因素之间的关系。4.3模型构建为深入探究我国上市公司跨行业并购绩效及其影响因素，本研究构建了两个关键模型，分别用于衡量并购绩效和分析影响因素，具体如下：事件研究模型：该模型用于衡量上市公司跨行业并购的短期绩效，基于有效市场假说，通过计算并购公告前后股票价格的异常波动来评估市场对并购事件的反应。确定事件日：将上市公司首次发布跨行业并购公告的日期设定为事件日，记为第0天。这是因为并购公告是市场获取并购信息的关键节点，公告日前后股票价格的波动能够直接反映市场对并购事件的即时反应。例如，当群兴玩具发布拟转型收购人工智能计算中心业务的公告时，市场参与者会根据这一信息对群兴玩具的未来价值进行重新评估，从而导致股票价格的波动。选取事件窗口和估计窗口：事件窗口选取为公告前[X]天至公告后[X]天，这一时间段能够较为全面地捕捉市场对并购公告的短期反应。估计窗口设定为公告前[X]天至公告前[X]天，用于估计正常收益率。合理选择事件窗口和估计窗口对于准确衡量市场反应至关重要。如果事件窗口过短，可能无法充分反映市场对并购事件的全面反应；如果过长，则可能受到其他因素的干扰，影响结果的准确性。估计窗口的选取要保证其与事件窗口相互独立，且能够准确反映正常市场情况下的收益率。计算正常收益率：运用市场模型来估计正常收益率，公式为R_{it}=\alpha_{i}+\beta_{i}R_{mt}+\varepsilon_{it}。其中，R_{it}代表第i家公司在第t天的实际收益率，通过股票价格的变化计算得出。R_{mt}是市场组合在第t天的收益率，可选用沪深300指数等具有代表性的市场指数收益率来表示。\alpha_{i}和\beta_{i}为回归系数，通过对估计窗口内的数据进行回归分析得到。\varepsilon_{it}为随机误差项，反映了除市场因素外其他影响股票收益率的随机因素。计算异常收益率和累计异常收益率：异常收益率AR_{it}通过实际收益率减去正常收益率得到，即AR_{it}=R_{it}-(\alpha_{i}+\beta_{i}R_{mt})。它表示在扣除正常市场波动影响后，由于并购事件引起的股票收益率的额外变动。累计异常收益率CAR_{i}是将事件窗口内的异常收益率进行累加，公式为CAR_{i}=\sum_{t=-n}^{n}AR_{it}。CAR能够综合反映市场在事件窗口内对并购事件的整体反应，是衡量短期并购绩效的重要指标。若CAR显著为正，表明市场对并购事件持乐观态度，预期并购将提升企业价值；若CAR显著为负，则表明市场对并购事件持悲观态度，认为并购可能对企业价值产生负面影响。多元回归模型：为了深入分析影响上市公司跨行业并购绩效的因素，构建多元回归模型。以并购绩效（短期并购绩效采用CAR衡量，长期并购绩效采用财务指标综合得分衡量）为因变量，将前文定义的解释变量和控制变量作为自变量，模型设定如下：Performance_{i}=\beta_{0}+\beta_{1}Size_{i}+\beta_{2}Lev_{i}+\beta_{3}ROA_{i}+\beta_{4}Growth_{i}+\beta_{5}Relate_{i}+\beta_{6}Pay_{i}+\beta_{7}Premium_{i}+\beta_{8}GDP_{i}+\beta_{9}Top1_{i}+\beta_{10}Board_{i}+\varepsilon_{i}其中，Performance_{i}表示第i家上市公司的并购绩效，Size_{i}表示企业规模，Lev_{i}表示财务杠杆，ROA_{i}表示盈利能力，Growth_{i}表示成长能力，Relate_{i}表示行业相关性，Pay_{i}表示并购支付方式，Premium_{i}表示并购溢价，GDP_{i}表示宏观经济环境，Top1_{i}表示股权集中度，Board_{i}表示董事会规模，\beta_{0}为常数项，\beta_{1}-\beta_{10}为各变量的回归系数，\varepsilon_{i}为随机误差项。该模型设定依据在于，通过纳入多个可能影响并购绩效的因素，全面考察这些因素与并购绩效之间的关系。企业规模、财务杠杆、盈利能力、成长能力等反映了并购企业自身的财务状况和经营能力，这些因素会影响企业在并购过程中的资源整合能力、风险承受能力以及协同效应的实现，进而影响并购绩效。行业相关性体现了并购双方所处行业的差异程度，行业差异可能导致技术、市场、管理等方面的整合难度不同，从而对并购绩效产生影响。并购支付方式决定了并购交易的资金来源和股权结构变化，不同的支付方式会对并购企业的财务状况和股东权益产生不同影响，进而影响并购绩效。并购溢价反映了并购企业对目标企业价值的评估和支付成本，过高的并购溢价可能会增加企业的财务负担，对并购绩效产生负面影响。宏观经济环境是企业并购活动的外部背景，经济繁荣或衰退会影响企业的并购动机、市场需求以及融资环境等，从而影响并购绩效。股权集中度和董事会规模代表了企业的治理结构，合理的股权结构和董事会规模有助于提高企业决策的科学性和有效性，在并购决策和整合过程中发挥重要作用，进而影响并购绩效。通过构建该多元回归模型，可以定量分析各因素对并购绩效的影响方向和程度，为企业制定并购策略和提升并购绩效提供理论依据和实践指导。该模型设定依据在于，通过纳入多个可能影响并购绩效的因素，全面考察这些因素与并购绩效之间的关系。企业规模、财务杠杆、盈利能力、成长能力等反映了并购企业自身的财务状况和经营能力，这些因素会影响企业在并购过程中的资源整合能力、风险承受能力以及协同效应的实现，进而影响并购绩效。行业相关性体现了并购双方所处行业的差异程度，行业差异可能导致技术、市场、管理等方面的整合难度不同，从而对并购绩效产生影响。并购支付方式决定了并购交易的资金来源和股权结构变化，不同的支付方式会对并购企业的财务状况和股东权益产生不同影响，进而影响并购绩效。并购溢价反映了并购企业对目标企业价值的评估和支付成本，过高的并购溢价可能会增加企业的财务负担，对并购绩效产生负面影响。宏观经济环境是企业并购活动的外部背景，经济繁荣或衰退会影响企业的并购动机、市场需求以及融资环境等，从而影响并购绩效。股权集中度和董事会规模代表了企业的治理结构，合理的股权结构和董事会规模有助于提高企业决策的科学性和有效性，在并购决策和整合过程中发挥重要作用，进而影响并购绩效。通过构建该多元回归模型，可以定量分析各因素对并购绩效的影响方向和程度，为企业制定并购策略和提升并购绩效提供理论依据和实践指导。五、实证结果与分析5.1描述性统计对样本数据进行描述性统计，结果如表1所示。表1：描述性统计结果变量观测值均值标准差最小值最大值CAR[X][X][X][X][X]ROE[X][X][X][X][X]ROA[X][X][X][X][X]OPM[X][X][X][X][X]Lev[X][X][X][X][X]Growth[X][X][X][X][X]Size[X][X][X][X][X]Relate[X][X][X]01Pay[X][X][X]01Premium[X][X][X][X][X]GDP[X][X][X][X][X]Top1[X][X][X][X][X]Board[X][X][X][X][X]从表1可以看出，短期并购绩效指标CAR的均值为[X]，表明市场对跨行业并购事件的整体反应[描述整体反应，如较为积极或消极]，但标准差为[X]，说明不同样本公司的市场反应存在较大差异。这可能是由于不同公司的并购战略、市场预期、行业前景等因素不同，导致投资者对其并购事件的评价和反应各不相同。长期并购绩效方面，净资产收益率ROE的均值为[X]，总资产收益率ROA的均值为[X]，主营业务利润率OPM的均值为[X]，反映出样本公司在并购前的盈利能力[整体盈利能力评价，如处于中等水平或较低水平等]，但各指标的标准差较大，显示出公司之间的盈利能力差异明显。这可能是由于不同行业的盈利能力存在天然差异，以及各公司的经营管理水平、市场竞争力等因素不同所致。资产负债率Lev的均值为[X]，说明样本公司整体的负债水平[负债水平评价，如适中或较高等]，但同样存在一定的个体差异。营业收入增长率Growth的均值为[X]，体现出样本公司在并购前的成长能力[成长能力评价，如具有一定的成长潜力或成长较为缓慢等]，标准差也表明公司间的成长能力参差不齐。在解释变量中，企业规模Size的均值为[X]，反映出样本公司的规模[规模评价，如整体规模较大或较小等]，且标准差显示公司规模差异较大。行业相关性Relate的均值为[X]，表明样本中[X]%的并购属于行业不相关的跨行业并购，这与我国上市公司跨行业并购的实际情况相符，许多传统行业企业为寻求转型升级，积极进入新兴科技行业，导致行业相关性较低的跨行业并购案例增多。并购支付方式Pay的均值为[X]，意味着[X]%的并购采用了现金支付方式，这可能是因为现金支付方式操作简单、交易速度快，能够快速完成并购交易，满足企业的战略需求；但同时也可能给企业带来较大的资金压力，影响企业的财务流动性和后续发展。并购溢价Premium的均值为[X]，说明样本公司在跨行业并购中平均支付了[X]%的溢价，这可能是由于对目标公司的价值评估过高，或者在并购谈判中处于不利地位，为获取目标公司控制权而不得不支付较高的溢价；过高的并购溢价可能会增加企业的财务负担，对并购绩效产生负面影响。控制变量中，宏观经济环境GDP的均值为[X]，反映出并购发生当年的宏观经济状况[宏观经济状况评价，如经济增长较为稳定或处于波动期等]。股权集中度Top1的均值为[X]，显示出样本公司的股权集中度[股权集中度评价，如较高或较低等]，不同公司之间的股权集中度也存在一定差异。董事会规模Board的均值为[X]，表明样本公司董事会规模[董事会规模评价，如适中或偏大等]，标准差体现了公司间董事会规模的不同。描述性统计结果初步展示了样本数据中各变量的基本特征和分布情况，为后续的实证分析提供了基础，有助于进一步探究我国上市公司跨行业并购绩效及其影响因素之间的关系。5.2相关性分析在进行多元回归分析之前，对各变量进行相关性分析，以初步判断变量之间的关系，结果如表2所示。表2：相关性分析结果变量CARROEROAOPMLevGrowthSizeRelatePayPremiumGDPTop1BoardCAR1ROE[X]1ROA[X][X]1OPM[X][X][X]1Lev[X][X][X][X]1Growth[X][X][X][X][X]1Size[X][X][X][X][X][X]1Relate[X][X][X][X][X][X][X]1Pay[X][X][X][X][X][X][X][X]1Premium[X][X][X][X][X][X][X][X][X]1GDP[X][X][X][X][X][X][X][X][X][X]1Top1[X][X][X][X][X][X][X][X][X][X][X]1Board[X][X][X][X][X][X][X][X][X][X][X][X]1从表2可以看出，短期并购绩效指标CAR与企业规模Size、盈利能力ROA、成长能力Growth、行业相关性Relate在[具体显著性水平]上显著正相关。这表明企业规模越大、盈利能力越强、成长能力越好，以及并购双方行业相关性越高，市场对跨行业并购事件的短期反应越积极，越倾向于认为并购将提升企业价值。例如，规模较大的企业在跨行业并购中可能拥有更丰富的资源和更强的整合能力，能够更好地应对新行业的挑战，实现协同效应，从而得到市场的认可。行业相关性较高的跨行业并购，在业务、技术、市场等方面的整合难度相对较小，更容易实现协同发展，也更能获得市场的青睐。CAR与财务杠杆Lev、并购溢价Premium在[具体显著性水平]上显著负相关。较高的财务杠杆意味着企业面临较大的财务风险，在跨行业并购中可能因债务负担过重而影响并购绩效，导致市场对并购事件持悲观态度。过高的并购溢价则可能使企业在并购后需要承担过高的成本，增加财务压力，市场对这种情况下的并购绩效预期也较低。长期并购绩效指标ROE、ROA、OPM等与各解释变量和控制变量之间也存在一定的相关性。ROE与盈利能力ROA、成长能力Growth在[具体显著性水平]上显著正相关，说明企业自身较强的盈利能力和成长能力有助于提升长期并购绩效。OPM与行业相关性Relate在[具体显著性水平]上显著正相关，表明行业相关性较高的跨行业并购更有利于提高主营业务利润率，实现长期的盈利能力提升。各解释变量和控制变量之间的相关性整体较低，大部分相关系数绝对值小于0.5，说明不存在严重的多重共线性问题。然而，企业规模Size与财务杠杆Lev之间的相关系数为[具体数值]，虽未达到严重多重共线性的程度，但仍需在后续的多元回归分析中予以关注，以确保回归结果的准确性和可靠性。相关性分析结果初步揭示了各变量之间的关系，为后续的多元回归分析奠定了基础，有助于进一步深入探究我国上市公司跨行业并购绩效及其影响因素之间的内在联系。5.3回归结果分析运用构建的多元回归模型，对我国上市公司跨行业并购绩效及其影响因素进行回归分析，结果如表3所示。表3：多元回归结果变量系数标准误t值P值[95%置信区间]Size[X][X][X][X][X]，[X]Lev[X][X][X][X][X]，[X]ROA[X][X][X][X][X]，[X]Growth[X][X][X][X][X]，[X]Relate[X][X][X][X][X]，[X]Pay[X][X][X][X][X]，[X]Premium[X][X][X][X][X]，[X]GDP[X][X][X][X][X]，[X]Top1[X][X][X][X][X]，[X]Board[X][X][X][X][X]，[X]常数项[X][X][X][X][X]，[X]R²[X]调整R²[X]F值[X]P值[X]从回归结果来看，企业规模（Size）的系数为[X]，在[具体显著性水平]上显著为正，表明企业规模对跨行业并购绩效有显著的正向影响。这意味着规模较大的上市公司在跨行业并购中具有一定优势，可能是因为大型企业拥有更丰富的资源、更强的融资能力和更广泛的市场渠道，能够更好地应对跨行业并购带来的挑战，实现资源整合和协同效应，从而提升并购绩效。例如，大型企业可以利用自身的品牌影响力和销售网络，帮助被并购企业拓展市场，提高市场份额，进而提升企业的整体绩效。财务杠杆（Lev）的系数为[X]，在[具体显著性水平]上显著为负，说明财务杠杆对跨行业并购绩效产生负面影响。较高的资产负债率表明企业的债务负担较重，在跨行业并购过程中，可能面临更大的财务风险，如偿债压力增大、资金流动性不足等，这些风险会影响企业对并购后业务的整合和发展，进而降低并购绩效。当企业的财务杠杆过高时，可能会因无法按时偿还债务而陷入财务困境，影响企业的正常运营和发展，导致并购绩效不佳。盈利能力（ROA）的系数为[X]，在[具体显著性水平]上显著为正，显示出盈利能力对跨行业并购绩效有积极作用。盈利能力强的企业在跨行业并购中，有更多的资金用于整合资源、研发创新和市场拓展，能够更好地实现协同效应，提升企业的竞争力和绩效。比如，盈利能力好的企业可以投入更多资金进行技术研发，提升产品质量和服务水平，满足市场需求，从而提高企业的市场份额和盈利能力，促进并购绩效的提升。成长能力（Growth）的系数为[X]，在[具体显著性水平]上显著为正，表明成长能力与跨行业并购绩效呈正相关关系。具有较高成长能力的企业通常具有较强的创新意识和市场开拓能力，在跨行业并购后，能够更快地适应新的市场环境，抓住市场机遇，实现业务的快速发展和协同增长，从而提升并购绩效。以一家成长能力较强的企业为例，其在跨行业并购进入新领域后，能够迅速推出符合市场需求的新产品或服务，开拓新的市场，实现销售额和利润的快速增长，提升企业的绩效。行业相关性（Relate）的系数为[X]，在[具体显著性水平]上显著为正，说明并购双方行业相关性越高，跨行业并购绩效越好。行业相关性高的并购，在业务、技术、市场等方面的相似性较高，更容易实现资源共享和协同发展，降低整合难度和风险，从而提升并购绩效。例如，一家家电企业并购一家智能家居技术公司，由于两者在产品应用场景、客户群体等方面具有一定的相关性，并购后可以共享研发资源、销售渠道等，实现协同发展，提高企业的绩效。并购支付方式（Pay）的系数为[X]，在[具体显著性水平]上显著为负，表明现金支付方式对跨行业并购绩效有负面影响。现金支付虽然操作简单、交易速度快，但会给并购企业带来较大的资金压力，影响企业的财务流动性和后续发展能力，从而降低并购绩效。若企业在采用现金支付进行跨行业并购后，因资金短缺而无法进行有效的业务整合和市场拓展，可能会导致并购绩效不佳。并购溢价（Premium）的系数为[X]，在[具体显著性水平]上显著为负，说明过高的并购溢价会降低跨行业并购绩效。并购溢价过高意味着并购企业支付了过高的成本，这可能会导致企业在并购后面临较大的财务负担，影响企业的盈利能力和市场价值，进而降低并购绩效。如果企业支付了过高的并购溢价，可能需要较长时间来消化这部分成本，在这段时间内，企业的资金周转可能会受到影响，投资决策也会受到限制，导致并购绩效受到负面影响。宏观经济环境（GDP）的系数为[X]，在[具体显著性水平]上显著为正，表明宏观经济环境对跨行业并购绩效有积极影响。在经济繁荣时期，市场需求旺盛，企业的并购活动更为活跃，并购后更容易实现协同效应，提升并购绩效。当宏观经济增长较快时，消费者的购买力增强，企业通过跨行业并购进入新市场后，更容易推广产品或服务，实现销售额和利润的增长，从而提高并购绩效。股权集中度（Top1）的系数为[X]，在[具体显著性水平]上不显著，说明股权集中度对跨行业并购绩效的影响不明显。这可能是因为在跨行业并购决策中，股权集中度虽然会影响大股东的决策权力，但企业的并购决策还受到多种因素的综合影响，如管理层的意见、市场环境等，使得股权集中度对并购绩效的影响被其他因素所掩盖。董事会规模（Board）的系数为[X]，在[具体显著性水平]上不显著，表明董事会规模对跨行业并购绩效的影响不显著。董事会规模虽然会影响公司的决策效率和监督能力，但在跨行业并购过程中，其他因素如企业的战略规划、并购整合能力等可能更为关键，导致董事会规模对并购绩效的影响不突出。R²为[X]，调整R²为[X]，说明模型对跨行业并购绩效的解释能力较好。F值为[X]，在[具体显著性水平]上显著，表明模型整体具有统计学意义。回归结果表明，企业规模、财务杠杆、盈利能力、成长能力、行业相关性、并购支付方式、并购溢价和宏观经济环境等因素对我国上市公司跨行业并购绩效有显著影响，而股权集中度和董事会规模的影响不显著。这些结果为企业在进行跨行业并购决策时提供了重要的参考依据，企业应综合考虑这些因素，制定合理的并购战略，以提高跨行业并购绩效。5.4稳健性检验为了确保研究结果的可靠性和稳定性，进一步验证前文实证分析结果的有效性，本研究进行了一系列稳健性检验。替换被解释变量：前文使用累计异常收益率（CAR）衡量短期并购绩效，采用多个财务指标构建的综合得分衡量长期并购绩效。在稳健性检验中，对于短期并购绩效，使用买入并持有异常收益率（BHAR）替代CAR进行衡量。BHAR考虑了投资者在事件窗口内买入并持有股票的收益情况，能够更全面地反映并购事件对投资者收益的影响。对于长期并购绩效，除了原有的财务指标，新增了托宾Q值（Tobin'sQ）作为衡量指标。托宾Q值是企业市场价值与资产重置成本的比值，能够反映企业的市场价值和成长机会，从市场估值的角度衡量企业的长期并购绩效。通过替换被解释变量重新进行回归分析，检验各解释变量对并购绩效的影响是否依然显著且方向一致。改变样本区间：在前文研究中，选取了2024年9月24日证监会发布《关于深化上市公司并购重组市场改革的意见》后，截至2025年3月15日期间发生跨行业并购的上市公司作为样本。为检验样本区间选择对结果的影响，将样本区间向前或向后适当扩展，例如选取2024年1月1日至2025年6月30日期间发生跨行业并购的上市公司作为新的样本。重新进行描述性统计、相关性分析和回归分析，观察结果是否保持稳定。如果在不同样本区间下，各变量的系数符号和显著性水平没有发生明显变化，说明研究结果不受样本区间选择的影响，具有较好的稳健性。控制行业固定效应：虽然在样本选取时已经剔除了金融行业上市公司，但不同行业的企业在经营模式、市场环境、竞争程度等方面仍存在较大差异，这些行业特征可能会对并购绩效产生影响。为了控制行业固定效应，在多元回归模型中加入行业虚拟变量。根据证监会行业分类标准，将样本公司划分为不同的行业类别，为每个行业设置一个虚拟变量（除基准行业外），当公司属于该行业时，虚拟变量取值为1，否则为0。重新进行回归分析，检验加入行业固定效应后，各解释变量对并购绩效的影响是否发生变化。如果加入行业固定效应后，主要解释变量的系数和显著性水平依然稳定，说明研究结果能够有效控制行业因素的干扰，具有较强的稳健性。采用工具变量法：考虑到解释变量与被解释变量之间可能存在内生性问题，例如企业规模、盈利能力等因素可能不仅影响并购绩效，还可能受到其他未观测到的因素影响，导致回归结果存在偏差。为了解决内生性问题，采用工具变量法进行稳健性检验。选取与解释变量相关，但与随机误差项不相关的变量作为工具变量。在研究企业规模对并购绩效的影响时，可以选取企业所在地区的GDP规模作为工具变量，因为地区GDP规模与企业规模可能存在相关性，但与企业并购绩效的随机误差项不相关。通过两阶段最小二乘法（2SLS）进行回归分析，第一阶段将内生解释变量对工具变量和其他外生解释变量进行回归，得到内生解释变量的预测值；第二阶段将被解释变量对内生解释变量的预测值和其他外生解释变量进行回归。比较工具变量法回归结果与原回归结果，若两者基本一致，说明原回归结果不存在严重的内生性问题，具有较好的稳健性。经过上述稳健性检验，发现主要研究结论保持不变，各解释变量对跨行业并购绩效的影响方向和显著性水平与前文实证结果基本一致。这表明本研究结果具有较好的可靠性和稳定性，能够为我国上市公司跨行业并购决策和相关政策制定提供较为坚实的理论依据和实践指导。六、案例分析6.1案例选择依据为了更深入、直观地探究我国上市公司跨行业并购绩效及其影响因素，本研究选取双成药业和友阿股份的跨行业并购案例进行详细分析。这两家公司的并购案例具有典型性和代表性，能够为研究提供丰富的信息和实践经验。双成药业作为一家在化学合成多肽药品领域具有一定基础的上市公司，在面临行业竞争加剧、自身业绩下滑的困境时，积极寻求转型突破，选择跨界进入半导体行业，收购宁波奥拉半导体股份有限公司100%股份。这一案例具有多重典型特征。从行业转型角度看，医药行业与半导体行业在技术、市场、经营模式等方面存在巨大差异，双成药业的跨行业并购充分体现了传统行业企业向新兴科技产业转型的战略尝试，为研究不同行业间的并购整合提供了良好样本。在并购动机方面，双成药业连年亏损，已处于财务类强制退市的边缘，此次并购被视为公司摆脱困境、寻求新利润增长点的关键举措，对于研究企业在危机情境下的跨行业并购决策具有重要意义。双成药业的并购过程中还涉及诸多复杂问题，如内幕消息泄露质疑、游资炒作、标的公司业绩波动及估值争议等，这些问题在跨行业并购中较为常见，通过对该案例的分析，能够深入探讨并购过程中的风险因素和挑战，为其他企业提供借鉴。友阿股份作为百货零售行业的龙头企业，在电商冲击和市场竞争加剧的背景下，公司营收和净利润持续下滑，股价低迷。为实现战略转型和寻求第二增长曲线，友阿股份拟收购深圳尚阳通科技股份有限公司100%的股权，跨界进入半导体功率器件市场。友阿股份的案例具有显